人工智能在未来制造业中扮演什么角色
在全新理念的引导下，机器人可以更多承担重复简单甚至是危险的工作，而帮助人类从繁杂工作中解放，获得更多从事创造性工作的机会。比起人工智能完全取代人的方式，工厂不必担心人工智能做出错误的决定延误生产，也不用考虑人在做重复劳动时效率降低的问题，双方取长补短，最大化的提升生产效率，从长远角度来看，这样的方式无疑更符合生产的需求，也更符合社会的需求。
没有网络，场景互联无从谈起
有了人工智能的辅助，工作将变得更加轻松，但这仍然不够，对于人工智能来说，还需要一个适合的土壤帮助其生根发芽，这便是新时代下的工业互联网。
在以往，同一个厂房，里面的设备各不相同，彼此之间很难联通。若是不同的工厂或是行业，各设备之间的差异则会更大，很难进行统一工作。
工业互联网的普及和发展将有效解决这个问题。在新时代网络的加持下，工厂设备能够通过云技术获得需要的算力（工业云计算和边缘计算），算据（工业大数据）和算法（工业人工智能），在这样的方式下，人工智能将可以快速应用到生产中的方方面面，之前无法统一调配的设备将处在同一平面，进行协同工作，不同工厂之间也能够根据实际情况进行快速资源调配，实现生产效率最大化。可以看出，有了工业互联网的加持，人工智能将发挥更大的效力。
值得一提的是，为了进一步推广工业互联网，从2017年底国家发布了一些列有关的政策。2017年，国务院出台《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，1年之后，工信部成立工业互联网专项工作组，又推出了一系列政策，同时启动实施工业互联网三年行动计划。在多地政府的联动响应下，工业互联网迅速发展。相关示范基地，区域工业云应运而生。
与此同时，随着科研的深入，云技术正在不断趋于成熟，推进整个工业环境的转化。可以预见，随着云技术的发展，很多工厂长期保有的业务模型将不得不面临更新换代的问题。在这之中，对新旧技术换代的节奏把控将显得尤为重要，转换的完成度，将很大程度影响制造业新格局的建立。
近年来，无论是互联网企业还是传统工业的转型，对于云技术的前景和应用，大家都有自己的计划。在制造业，云技术的应用将很大程度颠覆以往模式，但也为未来发展开辟了新的道路。
新型技术渴望与之匹配的技术平台，可以预见，工业互联网的应用最终会让软件的作用被无限放大，而与之相对的，工业生产将不再倚重于硬件力量，向着全新的方向奔驰而去。
随着西门子、通用电气（GE）、施耐德以及霍尼韦尔等企业纷纷在搭建工业云平台方面发力，这一天已经指日可待。
互联网+人工智能服务制造业的三类典型场景
从实际角度出发，互联网+人工智能的应用，最终将服务于以下三种场景。
一、为产品注智，从软件和硬件对制造业进行升级，通过互联网将信息注入，为产品提供人工智能算法，促成制造业新一代产品的智能升级。如谷歌开发出的专用于大规模机器学习的智能芯片TPU，腾讯AI对外提供计算机视觉AI能力的开放平台均是如此。
二、为服务注智，通过人工智能和互联网的结合，为制造企业提供精准增值服务。售前营销阶段通过人工智能对用户需求进行分析，实现精准投放。在售后服务方面，以物联网、大数据和人工智能算法，实现产品检测和管理，同时为可能出现的风险进行预警，进一步加强对售后的管理。在此方面比较好的一个例子就是三一重工结合腾讯云，把分布全球的30万台设备接入平台，利用大数据和智能算法，远程管理庞大设备群，这样的方式大大提升了设备运营效率，同时还降低了运营成本。
三、为生产注智，通过互联网将人工智能技术注入生产流程，使机器能够应对多种复杂情况的生产，进一步提升生产效率。这种场景应用目前比较多的应用于工艺优化，通过使机器学习健康的产品模型，完成质检，视觉识别等功能。
需要指出的是，机器无法代替人的温度，在构建产品的实用性、人性化设置、对生产的全局把控等方面，人工智能还远无法替代人类的作用。但作为人类的辅助，人工智能能够很好的完成任务，在人机协作的模式下，制造业在产品质量、产品创新、售后服务、运营效率等方面仍将有非常大的潜力能够挖掘，相信，随着人工智能的继续发展，制造业还将迎来更大的突破。返回搜狐，查看更多
制造业中的人工智能：工业人工智能用例
根据AspenTech2020工业人工智能研究报告，在大型工业公司中，83%的人认为人工智能会产生更好的结果，但只有20%的人采用了它。领域专业知识对于在制造业中成功采用人工智能至关重要。它们共同构成了工业AI，它在特定领域的工业应用中使用机器学习算法。人工智能可以通过机器学习、深度学习和计算机视觉在制造业中发挥作用。让我们探索制造业中人工智能技术的一些重要趋势，以更清楚地了解您可以做些什么来使您的业务保持最新状态。人工智能是一个广泛的领域对于我们将讨论的所有在制造业中应用的技术，人工智能并不是描述它们的最准确方式。人工智能是一个非常广泛的主题，有许多不同的方法和技术属于其范围。机器人技术、自然语言处理、机器学习、计算机视觉等等都是不同的技术，它们本身就值得大量关注。牢记这一点，让我们谈谈人工智能在制造业中的许多应用——这里有一些工业人工智能用例。人工智能在制造业的目标人工智能研究机器无需人工干预即可处理信息和做出决策的方式。一种流行的思考方式是，人工智能的目标是模仿人类的思维方式，但事实并非如此。尽管人类在执行某些任务方面效率更高，但它们并不完美。最好的人工智能是能够理性、准确地思考和决策的人工智能。最好的例子可能是人类不具备处理数据和大型数据集中出现的复杂模式的能力。然而，人工智能可以轻松地对制造机器的传感器数据进行分类，并从数据中挑选出明确表明机器将在未来几周内需要维护的异常值。人工智能可以在人类分析数据所花费的时间的一小部分内完成这项工作。机器人技术：现代制造的基石许多(如果不是大多数)人工智能应用涉及软件而不是硬件。然而，机器人技术主要集中在高度专业化的硬件上。制造业将这项技术大量用于许多不同类型的应用。根据GlobalMarketInsights,Inc的预测，到2024年，工业机器人市场价值将超过800亿美元。在许多工厂，例如日本的Fanuc工厂，机器人与人类的比例约为14:1。这表明，可以将大量工厂自动化，以降低产品成本、保护工人并实现更高的效率。工业机器人技术需要非常精确的硬件，最重要的是可以帮助机器人正确执行任务的人工智能软件。这些机器非常专业，不从事决策业务。它们可以在人工技术人员的监督下操作，也可以不受监督。由于他们比人类犯的错误更少，工厂的整体效率在机器人技术的帮助下大大提高。当人工智能与工业机器人技术相结合时，机器可以自动执行诸如材料处理、组装甚至检查等任务。机器人加工自动化与人工智能和机器人技术相关的一个经常被抛出的术语是机器人处理自动化。但是，重要的是要注意这与硬件机器无关，而是与软件有关。机器人处理自动化是关于软件任务的自动化，而不是硬件。它将流水线机器人的原理应用于数据提取、表单完成、文件迁移和处理等软件应用程序。尽管这些任务在制造中扮演的角色不那么明显，但它们在库存管理和其他业务任务中仍然发挥着重要作用。如果您生产的产品需要在每个单元上安装软件，这一点就更为重要。计算机视觉：人工智能驱动视觉检测在制造业中，质量控制是人工智能最重要的用例。即使是工业机器人也会犯错误。尽管这些情况比人类少得多，但让有缺陷的产品下线并运送给消费者的成本可能很高。人类可以手动观看流水线并抓住不良品，但无论他们多么细心，总会有一些不良品从缝隙中溜走。相反，人工智能可以通过为我们检查产品来使制造过程受益。使用摄像头和物联网传感器等硬件，人工智能软件可以分析产品以自动检测缺陷。然后，计算机可以自动决定如何处理有缺陷的产品。自然语言处理：提高问题报告效率由自然语言处理提供支持的聊天机器人是制造业中一个重要的人工智能趋势，可以帮助提高工厂问题报告和帮助请求的效率。这是一个专门模拟自然人类对话的人工智能领域。如果工作人员能够使用设备与聊天机器人交流和报告他们遇到的问题和问题，人工智能可以帮助他们以易于解释的格式更快地提交熟练的报告。这使工人更加负责，并减轻了工人和主管的负担。网页抓取制造商可以利用NLP更好地理解通过网络抓取任务获得的数据。AI可以扫描在线资源以获取相关的行业基准信息，以及运输、燃料和劳动力的成本。这有助于优化整个企业的运营。情绪映射在情感交流方面，机器远远落后于人类。计算机很难理解用户情绪变化的背景。然而，自然语言处理正在通过情感映射改善这一领域。这为计算机了解客户的情绪和操作员的感受开辟了广泛的可能性。机器学习、神经网络和深度学习这三种技术是在制造业中用于许多不同解决方案的人工智能技术。机器学习：一种人工智能技术，算法从训练数据中学习以做出决策并识别收集到的真实数据中的模式。神经网络：使用“人工神经元”，神经网络在输入层接收输入。该输入被传递到隐藏层，该隐藏层为输入分配权重并将其定向到输出层。深度学习：一种应用机器学习的方法，其中软件像神经网络一样模拟人脑，但信息从一层传递到下一层以进行更高的处理。机器学习是制造业的一个巨大趋势，我们有一整篇关于机器学习在制造业中的应用的博客文章，如果您对机器学习如何从根本上改变制造业的运作方式感兴趣，您应该阅读这篇文章。这些工业AI用例展示了我们如何在2022年在制造业中利用AI。人工智能在制造业的未来人工智能在制造业中的作用接下来会发生什么?对此有很多想法，一些来自科幻小说领域，另一些则是已经被使用的技术的扩展。最直接明显的演变将是对数据收集的更多关注。制造业中使用的人工智能技术只能靠自己做很多事情。随着工业物联网设备的普及、使用和有效性的提高，可以收集更多数据，人工智能平台可以使用这些数据来改进制造中的各种任务。然而，随着人工智能的进步随着时间的推移，我们可能会看到完全自动化工厂的兴起，产品设计是自动完成的，几乎没有人工监督等等。但是，除非我们继续创新的趋势，否则我们永远不会达到这一点。它所需要的只是一个想法——它可以是技术的统一，也可以是在新的用例中使用技术。这些创新改变了制造业市场格局，帮助企业脱颖而出。人工智能技术与传统制造业融合发展的研究
人工智能技术与传统制造业融合发展的研究
发布时间：2021-03-19 作者： 来源：省人工智能学会 点击率：
近年来，以人工智能、区块链、大数据、云计算和物联网等为代表的新一代信息技术高速发展，人类社会正逐步从传统的信息化社会向智能化社会发展，人工智能技术创新和行业应用呈现出新的发展趋势。党的十九大报告提出，“加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能”。目前，人工智能已实现从实验技术向通用技术的转变，“云计算+大数据+深度学习”成为人工智能发展的主要技术路线。人工智能基础技术和通用技术特征越来越明显，技术应用也从服务业向制造业、农业拓展，对浙江传统制造业的影响日渐突显。浙江必须紧紧抓住人工智能与制造业融合发展机遇，认清智能制造发展阶段，解决发展中的瓶颈问题，加快推动人工智能与传统制造业的深度融合，为制造强国、质量强省持续注入发展动能。过去几年中，我们国家先后发布了《中国制造2025》、《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、《智能制造发展规划（2016-2020年）》、《新一代人工智能发展规划》等政策规划，通过加速人工智能技术发展助推传统制造业转型升级，加快建设制造强国。
根据埃森哲发布的研究报告，到2035年，人工智能将使中国劳动生产率提高27%，经济增长率比预期高出1.6%。也就是说，当年传统产业模式预期年增长率为6.3%，而由于人工智能的助力，实际增长水平将达到接近8.0%，人工智能为该年经济增加值（GVA）额外贡献超过7.1万亿美元。图1.1为埃森哲对2035年人工智能与中国各行业的融合与影响程度的预测，制造业将成为智能化程度最高的行业。
浙江一直是制造大省，传统制造业生产总值占GDP的40%左右。制造业作为浙江的支柱产业，在促进增收、稳定税源、保证就业等方面地位无可替代。不断推进传统制造业智能化进程，实现从制造大省到制造强省的转变，对于浙江经济社会发展具有重要的作用。2015年9月，“两化”深度融合国家示范区建设领导小组会议明确提出，“浙江制造”的主攻方向是智能制造。浙江省借建设信息化和工业化深度融合国家示范区之机，大力推进智能制造的发展，以“互联网+制造业”为新手段，加快释放发展新动能。
2015年10月发布的《浙江省加快推进智能制造发展行动方案（2015-2017）》要求浙江省将以智能制造创新工程、智能制造模式推广工程、智能制造试点示范工程、智能制造标准支撑工程等四大工程为抓手，实现推进智能产品和装备的发展、推进制造业智能化改造、开展智能制造试点示范、完善智能制造支撑体系的四大任务。2018年2月发布的《浙江省智能制造行动计划（2018-2020年）》启动了智能制造关键技术装备研发推广工程、重点领域智能制造试点示范工程、智能制造标准体系引领工程、智能制造发展载体培育工程、智能制造应用模式和机制创新工程、智能制造融合推进工程、智能制造协同发展工程等七大行动工程。根据《浙江省“机器人+”行动计划》，2020年浙江省内在役工业机器人数量将达到10万台，制造业机器人密度将会达到120台/万人以上，居全国前列。
当前，浙江正聚力数字经济“一号工程”，坚定不移建设制造强省。研究人工智能与传统制造业融合发展的现状、模式、问题、对策，价值和意义非常明显。
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去年年末，新华社中国经济信息社发布《中国制造业高质量发展报告（2019）》（白皮书）。该报告对国内外制造业的前沿动态进行了比较研究，发现我国制造业竞争力在持续增强的同时，“大而不强”的问题依然存在，关键核心技术与高端装备依然高度依赖外力，劳动生产率依然落后于美、德、日等传统制造业强国。因此，在新的一年，我国制造业亟待进一步优化产业结构，由要素驱动向创新驱动转变，以缓解由全球贸易结构变化带来的压力。
在我国经济和制造业向高质量发展、向价值链中上游迈进，向效率要红利的过程中，更深层次的自动化、数字化，特别是智能化将毫无疑问地起到关键推动作用，必将成为制造业转型升级的核心动力。作为制造业大国的中国，同时也是人工智能的强国，只要两者结合得当，无疑将给中国制造业插上一双有力的翅膀，飞跃智能化转型的高峰。
“自家的和尚好念经”，研究院打造真正适合联想的智能排产
然而，相关市场研究发现，中国的人工智能公司中真正关注工业领域的尚不足5%，几百项大型人工智能投资项目中，与制造业有关的不到1%。原因何在？有媒体分析认为，除了工业领域数据和标注不足、相关算法不够成熟之外，算法工程师对工业流程和技术等实际问题不够了解，以及工业企业对“外来”人工智能公司和解决方案的不信任，是更加深层次的原因。在这一背景下，我们更多看到的是企业内部的技术团队，尤其是人工智能团队，在自身企业的智能化转型过程中发挥了关键作用。
全球PC市场占有率第一的联想集团旗下的合肥生产基地——联宝科技，全球每售出8台笔记本电脑就有1台来自这里。短短几年，产品累计出货超过1.2亿台，年订单数超过60万，定制化小单比例超过80%，面向全球100多个国家和地区高效供应。如此庞大的生产需求对生产排程提出了很高的要求，整个排产过程需要考虑包括人员、设备、物料、生产工序与方法、环境在内等数十种复杂的变量，因此人工排产逐渐变得力不从心。针对这一问题，联想研究院人工智能实验室的机器学习团队打造了使用多交互增强学习优化网络和基于注意力机制的最优化网络的人工智能排产方案，可以模拟多变的生产环境，自动寻找最佳排产策略。在制造企业最关注的产品数、订单数、订单交期满足率和产能合理利用率四个指标上，人工智能算法相比人工排产均有明显提升，排产耗时也大幅减少，从原来的每天6小时缩短到1.5分钟，生产效率也获得了16%的提升。而且随着数据的积累和模型的训练，智能排产模型的能力还会进一步提高。
以解决实际问题为导向，联想人工智能大有作为
联想研究院人工智能实验室机器学习总监范伟曾表示，联想的机器学习研究目标是把数据转化为生产决策，把技术转换成生产力，从而提高集团业绩并创造实际价值。在这个过程中，优秀的算法固然是重要的一环，然而真正能够“一锤定音”的是基于生产环境下各种实际问题的，对不同算法的深度理解和灵活运用。联想机器学习团队目前由26名员工组成，其中14位是算法工程师，都是对算法拥有深入理解并对实际问题拥有敏锐认知的人才。
以解决实际问题为导向，联想机器学习技术在垂直行业的深度融合应用中具有优秀的可扩展性。这在团队的另外两款明星产品——智能服务备件前瞻分析和智慧物流系统中，得到了充分的体现。
智能服务备件前瞻分析系统的核心目标是预测联想售后服务站对产品备件的需求，并实现提前采购，提前调度，提前在离用户最近的服务站备货，在用户的产品发生故障以前就感知到需求，这样当需求真正发生时就能以最快的速度完成对用户备件的更换，最大化用户满意度，同时也能平衡企业的库存成本。为了实现这一目标，机器学习团队不仅需要对服务站所需的成千上万种备件进行精细的分析，还需要针对因服务量较少而数据稀疏，或者受季节性地理环境影响较大的地区，灵活切换不同的算法。目前，智能预测精度已实现比人工提升7%，每年为联想节省上千万美元成本。
智慧物流系统的核心目标是通过优化配送路径，助力联想城市配送中心降低运营成本，提升服务质量。据最新调查统计，末端配送成本占端到端物流总成本的比例高达41%，可优化空间巨大。最后一公里的服务质量也直接决定了用户体验。高达84%的客户表示，令人沮丧的末端配送体验，让他们放弃再次选择购买相关产品或服务。与智能排产类似，末端配送的优化也是一个典型的运筹学问题。为了应对这一挑战，机器学习团队对联想北京配送中心的业务现状进行了调研和梳理，综合考虑产品数量、种类、运单数量、体积以及配送地址、客户类型、服务时长等多种因素，通过强化学习建立图深度网络模型，挖掘出“订单-客户-路线”之间的复杂关系，动态生成了一套智能调度方案。与人工派车方案相比，智慧物流系统可有效降低运输里程44.1%和平均用时42.9%，提升车辆装载率32.6%，减少车次46.0%。从而在提升配送服务水平和客户体验的同时，极大的降低了运力成本。
联想集团副总裁，联想研究院人工智能实验室负责人徐飞玉博士曾在多个场合表示，联想人工智能研究的长项在于研究与业务紧密结合，形成了闭环的生态系统。相信在未来十年，在人工智能的应用趋势逐渐从消费端的“酷炫”功能转向针对商用端“对症下药”的大背景下，摆在联想研究院面前的必将是更将广阔的天地。
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人工智能技术可以在制造业中发挥哪些作用
无论你是否准备好，人工智能（AI）都已开始渗入我们生活的方方面面。它会根据我们的购买记录和行为来推荐商品和音乐，它会在我们开车偏离车道或有剐蹭风险时发出警示，它还会帮助扫地机器人选择最高效的路径来彻底打扫房间。当消费者在知之甚少的情况下享受人工智能带来的福利时，企业主却负担不起因不了解技术及其影响而付出的代价。大型企业已经在人工智能技术上投入巨资，旨在提高工作效率，增加企业收入，以及为客户提供更好的体验。
企业主负担不起因不了解技术及其影响而付出的代价。
近期研究表明，80%年收入超过5000万美元的企业都已经在生产中应用了人工智能。由于许多颇有前景的人工智能技术对于中小型企业（SMB）来说还过于昂贵和复杂，各类创新正以惊人的速度不断涌现。因此，经济型人工智能技术的发展将从根本上改变这种竞争格局。中小型制造商需要了解他们的选择，并开始规划如何在整个企业中实施AI技术，来保持业务增长和企业竞争力。
人工智能（AI）可以在制造业中发挥哪些作用？
制造自动化方面的人工智能可以使制造自动化更加经济、灵活又有简便，从而帮助企业快速适应市场变化。这些进步是伴随着灵活、经济且能与工人进行合作的协作式机器人的出现而出现的。
据TrendForce预测，到2020年，全球智能制造市场将以预计年复合增长率12.5%的速度扩大到逾3200亿美元。智能制造工具可以使生产力和生产规模同时平衡增长，而传统自动化工具则通常只能取其一。得益于视觉系统和人工智能机械控制系统方面取得的巨大进步，即使是通常需要手动生产过程的精细或精确操作也在逐渐被自动化所替代。智能产品设计和原型化工具的应用也表明，协同使用机器视觉、虚拟现实技术、人工智能以及协作式机器人可以提供高效且增强的人机协作环境。
创新型产品“机器人即服务”为制造商提供了灵活、经济的机会以进行自动化操作，并提供了基于云计算的监控和数据分析功能。这些功能是大部分中小型制造商无法自行开发的。最终，人工智能的应用将创造出新的生产过程，如定制产品配置以符合特定的客户要求。
协作式机器人（cobots）将会在加快该进程方面扮演越来越重要的角色。协作式机器人具备的人工智能使得它们早就不限于只能完成肮脏、呆板及危险工作的机器。
这些进步是伴随着灵活、经济且能与工人进行合作的协作式机器人（“cobot”）的出现而出现的。
世界正拭目以待人工智能将如何改变我们的驾驶方式、老年护理、教育及日常生活的其他方面。而制造业并不需要等待AI驱动的机器人来帮助他们优化生产，因为这些机器人目前已经具备这样的能力，并且正在帮助制造商优化生产。
持续改进
在制造业中，持续的流程改进已写进操作流程的基因。无论今天完成的工作如何高效，明天都一定能完成得更好。在此环境下，人工智能驱动机器人自使用之日起就能够对流程改进做出卓越贡献。
协作式机器人比传统的自动化解决方案更加易于使用，原因很简单：因为它们在与人近距离协作时安全性极高，并且无需花费大量时间来为指定任务进行集成和自定义编程。
以下是非常实用的人工智能应用场景
01监控能力：该能力使得AI驱动的协作式机器人能够检测工作环境变化并监控、优化其操作等。
关键绩效指标（KPI）对监控你的机器人以及帮助你作出每年利益最大化的决策至关重要。RobotiqInsights就是一个范例，该软件可以提供实时数据以监控，排除故障并优化生产。
02 可视能力：该能力使得AI驱动的协作式机器人能够识别零部件及其方位;完成检查、动态拾取与放置任务，读取检测设备的结果，以及做出相应决策。
3D-PickIT相机就是一种AI驱动的视觉解决方案，它能够让协作式机器人拾取各种形状和大小的随机部件。
03 适应能力：借助该能力，AI驱动的协作机器人可以根据机器的移动调整任务方向;调整力控以从堆垛中拾取零件;检测并防止碰撞，以及处理需要重试的错误。
EnergidActinSDK软件在国际制造技术展览会（IMTS）上的“机器人驯化”环节展示了实时自适应机器人控制、模拟、任务布置等能力。
04 学习能力：AI驱动的协作式机器人能够预测并判断故障状况;持续地识别工作模式，并运用洞察力改善性能。
与传统工厂机器人不同，RightHandRobotics的RightPick能够运用机器学习后端来处理成千上万个不同的项目。这种学习后端配有一个可以与优傲协作式机器人合作的智能机械手。
05 部署能力：AI驱动的协作式机器人能够长时间工作;还能够重复利用任务信息，并与其他机器人和运动控制系统分享和交流。
钻孔机和磨刀机制造商Darex使用优傲机器人的UR3协作式机器人来控制整个装配线。装配线包括一条传送带和不同的分站点，使用MODBUS通信协议并全程由UR协作式机器人的控制器来进行处理。
06 拓展能力：AI驱动的机器人能够控制其他机器，并对附近设备的活动进行安排和改进。
VersaBuilt的HaasCNC集成工具包使得优傲机器人能够轻松执行HaasCNC中储存的任何加工程序，同时还可保留Haas所有的安全联锁功能。
对制造商来说，最重要的是如何将这些能力转化为应用上的改进。这其实很简单。通过加载人工智能，协作式机器人能够：
发现故障并及时止损 识别可以提高任务完成效率的方案
收集数据并进行分析，帮助使用者改进工艺
现如今，AI驱动的协作式机器人提供给制造业的是机器学习能力的全面应用。这些应用能够让生产操作更加流畅、高效和高产。在很多方面，协作式机器人可以作为助手来帮助制造商更好地完成工作。谁不喜欢这样的助手呢？ 责任编辑：tzh
人工智能的发展与未来
随着人工智能（artificialintelligent，AI）技术的不断发展，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活。
现如今，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活｜Pixabay
19世纪，作为人工智能和计算机学科的鼻祖，数学家查尔斯·巴贝奇（CharlesBabbage）与艾达·洛夫莱斯（AdaLovelace）尝试着用连杆、进位齿轮和打孔卡片制造人类最早的可编程数学计算机，来模拟人类的数理逻辑运算能力。
20世纪初期，随着西班牙神经科学家拉蒙-卡哈尔（RamónyCajal）使用高尔基染色法对大脑切片进行显微观察，人类终于清晰地意识到，我们几乎全部思维活动的基础，都是大脑中那些伸出细长神经纤维、彼此连接成一张巨大信息网络的特殊神经细胞——神经元。
至此，尽管智能的具体运作方式还依然是个深不见底的迷宫，但搭建这个迷宫的砖瓦本身，对于人类来说已经不再神秘。
智能，是一种特殊的物质构造形式。
就像文字既可以用徽墨写在宣纸上，也可以用凿子刻在石碑上，智能，也未必需要拘泥于载体。随着神经科学的启迪和数学上的进步，20世纪的计算机科学先驱们意识到，巴贝奇和艾达试图用机械去再现人类智能的思路，在原理上是完全可行的。因此，以艾伦·图灵（AlanTuring）为代表的新一代学者开始思考，是否可以用二战后新兴的电子计算机作为载体，构建出“人工智能”呢？
图灵在1950年的论文《计算机器与智能（ComputingMachineryandIntelligence）》中，做了一个巧妙的“实验”，用以说明如何检验“人工智能”。
英国数学家，计算机学家图灵
这个“实验”也就是后来所说的“图灵测试（Turingtest）”：一名人类测试者将通过键盘和显示屏这样不会直接暴露身份的方式，同时与一名人类和一台计算机进行“网聊”，当人类测试者中有七成都无法正确判断交谈的两个“人”孰真孰假时，就认为这个计算机已经达到了“人工智能”的标准。
虽然，图灵测试只是一个启发性的思想实验，而非可以具体执行的判断方法，但他却通过这个假设，阐明了“智能”判断的模糊性与主观性。而他的判断手段，则与当时心理学界崛起的斯纳金的“行为主义”不谋而合。简而言之，基于唯物主义的一元论思维，图灵和斯金纳都认为，智能——甚至所有思维活动，都只是一套信息处理系统对外部刺激做出反应的运算模式。因此，对于其他旁观者来说，只要两套系统在面对同样的输入时都能够输出一样的反馈，就可以认为他们是“同类”。
1956年，人工智能正式成为了一个科学上的概念，而后涌现了很多新的研究目标与方向。比如说，就像人们在走迷宫遇到死胡同时会原路返回寻找新的路线类似，工程师为了使得人工智能达成某种目标，编写出了一种可以进行回溯的算法，即“搜索式推理”。
而工程师为了能用人类语言与计算机进行“交流”，又构建出了“语义网”。由此第一个会说英语的聊天机器人ELIZA诞生了，不过ELIZA仅仅只能按照固定套路进行作答。
而在20世纪60年代后期，有学者指出人工智能应该简化自己的模型，让人工智能更好的学习一些基本原则。在这一思潮的影响下，人工智能开始了新一轮的发展，麻省理工学院开发了一种早期的自然语言理解计算机程序，名为SHRDLU。工程师对SHRDLU的程序积木世界进行了极大的简化，里面所有物体和位置的集合可以用大约50个单词进行描述。模型极简化的成果，就是其内部语言组合数量少，程序基本能够完全理解用户的指令意义。在外部表现上，就是用户可以与装载了SHRDLU程序的电脑进行简单的对话，并可以用语言指令查询、移动程序中的虚拟积木。SHRDLU一度被认为是人工智能的成功范例，但当工程师试图将这个系统用来处理现实生活中的一些问题时，却惨遭滑铁卢。
而这之后，人工智能的发展也与图灵的想象有所不同。
现实中的人工智能发展，并未在模仿人类的“通用人工智能（也称强人工智能）”上集中太多资源。相反，人工智能研究自正式诞生起，就专注于让计算机通过“机器学习”来自我优化算法，最后形成可以高效率解决特定问题的“专家系统”。由于这些人工智能只会在限定好的狭窄领域中发挥作用，不具备、也不追求全面复杂的认知能力，因此也被称为“弱人工智能”。
但是无论如何，这些可以高效率解决特定问题的人工智能，在解放劳动力，推动现代工厂、组织智能化管理上都起到了关键作用。而随着大数据、云计算以及其他先进技术的发展，人工智能正在朝着更加多远，更加开放的方向发展。随着系统收集的数据量增加，AI算法的完善，以及相关芯片处理能力的提升，人工智能的应用也将逐渐从特定的碎片场景转变为更加深度、更加多元的应用场景。
人工智能让芯片的处理能力得以提升｜Pixabay
从小的方面来看，人工智能其实已经渐渐渗透进了我们生活的方方面面。比如喊一声就能回应你的智能语音系统，例如siri，小爱同学；再比如在超市付款时使用的人脸识别；抑或穿梭在餐厅抑或酒店的智能送餐机器人，这些其实都是人工智能的应用实例。而从大的方面来看，人工智能在制造、交通、能源及互联网行业的应用正在逐步加深，推动了数字经济生态链的构建与发展。
虽然脑科学与人工智能之间仍然存在巨大的鸿沟，通用人工智能仍然像个科幻梦，但就像萧伯纳所说的那样“科学始终是不公道的，如果它不提出十个问题，也永远无法解决一个问题。”科学总是在曲折中前进，而我们只要保持在不断探索中，虽无法预测是否能达到既定的目的地，但途中终归会有收获。
参考文献
[1]王永庆.人工智能原理与方法[M].西安交通大学出版社,1998.
[2]Russell,StuartJ.ArtificialIntelligence:AModernApproach[J].人民邮电出版社,2002.
[3]GabbayDM,HoggerCJ,RobinsonJA,etal.Handbookoflogicinartificialintelligenceandlogicprogramming.Vol.1:Logicalfoundations.,1995.
[4]胡宝洁,赵忠文,曾峦,张永继.图灵机和图灵测试[J].电脑知识与技术：学术版,2006(8):2.
[5]赵楠,缐珊珊.人工智能应用现状及关键技术研究[J].中国电子科学研究院学报,2017,12(6):3.
[6]GeneserethMR,NilssonNJ.LogicalFoundationofArtificialIntelligence[J].brainbroadresearchinartificialintelligence&neuroscience,1987
作者：张雨晨
编辑：韩越扬
[责编：赵宇豪]